Iman Awaad verteidigt erfolgreich ihren Doktortitel

Wir gratulieren unserer wissenschaftlichen Mitarbeiterin Iman Awaad, die gestern, am 19. März 2025 an der Universität Osnabrück erfolgreich ihre Promotion verteidigt hat.

Die Dissertation war ein kooperatives Promotionsprojekt mit dem Institut für Informatik der Universität Osnabrück. Das Projekt wurde ursprünglich von Professor Gerhard Kraetzschmar und Professor Joachim Hertzberg von der Universität Osnabrück betreut. Nach dem Tod von Professor Kraetzschmar übernahm Professor Paul G. Plöger dessen Rolle als Betreuer an der Hochschule.

Die Dissertation wurde mit "magna cum laude" ausgezeichnet.

Zusammenfassung der Dissertation

(Original in englischer Sprache)

Der Erfolg eines jeden Akteurs, ob menschlich oder künstlich, hängt letztlich davon ab, dass er die vorgegebenen Ziele erfolgreich erreicht. Die Handelnden können jedoch aus vielen Gründen scheitern. Bei künstlichen Akteuren, wie etwa Robotern, kann dies auf interne Fehler oder externe Ereignisse in den komplexen, dynamischen Umgebungen, in denen sie agieren, zurückzuführen sein. Die Quintessenz ist, dass Pläne, selbst gute, scheitern können. Trotz jahrzehntelanger Forschung sind wirksame Methoden für künstliche Agenten zur Bewältigung von Planfehlern nach wie vor begrenzt und in der realen Welt oft unpraktisch.

Ein häufiger Grund für das Scheitern von Akteuren, sowohl von menschlichen als auch von künstlichen, ist das Fehlen oder die Nichtverfügbarkeit von Objekten, die für die Erledigung der Aufgabe benötigt werden. Menschen können ihre Aufgaben mit geringem Aufwand durch Substitutionen erledigen. Wenn sie nicht sicher sind, ob ein Objekt verfügbar ist, können sie sogar optimistisch vorgehen und zu einer Substitution übergehen, wenn sie feststellen, dass ein Objekt tatsächlich nicht verfügbar ist.

In dieser Arbeit verwendet das System Beschreibungslogiken, um Open-World-Argumentation zu ermöglichen, so dass es möglich ist, zwischen Fällen zu unterscheiden, in denen ein Objekt fehlt oder nicht verfügbar ist, und Fällen, in denen das Scheitern, überhaupt einen Plan zu erstellen, darauf zurückzuführen ist, dass der Planer die Closed-World-Annahme verwendet (bei der die Tatsache, die besagt, dass etwas wahr ist, in seiner Wissensbasis fehlt und daher als nicht wahr angenommen wird).

Diese Fähigkeit, zwischen fehlenden und unvollständigen Informationen zu unterscheiden, versetzt den Agenten in die Lage, sich intelligent zu verhalten: Er erkennt, ob er bei unvollständigen Informationen ein geeignetes Substitut identifizieren und dann einplanen oder einen Platzhalter schaffen sollte. Durch die Darstellung der funktionalen Aspekte von Objekten (d. h. wofür sie verwendet werden sollen) werden sozial erwartete und akzeptierte Objektsubstitutionen ermöglicht. Das System nutzt außerdem den Ansatz der conceptual spaces, um merkmalsbasierte Ähnlichkeitsmaßstäbe bereitzustellen, die die gegebene Aufgabe zu einer Hauptrolle bei der Identifizierung eines geeigneten Ersatzes machen. Die Generierung von Plänen zur Erledigung der Aufgabe wird durch die Einbeziehung des Planungsansatzes des Hierarchischen Aufgabennetzwerks ermöglicht. Er wird mit einem robusten Ausführungs-/Überwachungssystem kombiniert und trägt zum Erfolg des Roboters bei der Erreichung seiner Ziele bei.